神经网络是深度学习的基本组成部分,它是由多个神经元组成的网络。神经网络可以用于监督学习和无监督学习等任务。 神经网络通过学习数据来调整神经元之间的连接权重,从而实现模式识别和预测等功能。神经网络的结构和参数可以通过训练来自适应地调整,从而使网络具有更好的性能和泛化能力。 强化学习: 强化学习是一种通过智能...
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深度学习(DL)是神经网络的一个分支,它使用深层神经网络(DNN)来进行学习。深度学习通过多层神经元来提取数据的高级抽象特征,从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。 强化学习(RL)则是机器学习的另一个子领域,它关注智能体(agent)如何在环境中采取行动以最大化某种累...
27.【2025版】27、 语音与影像上的神奇自督导式学习模型 01:21:59 28.【2025版】28、第八节 自编码器 Autoencoder 上– 19:01 29.【2025版】30、第九节 机器学习的可解释性 上– 为什么神经网络 49:08 30.【2025版】31、 机器学习的可解释性 下 –机器心中的猫长什么样子 22:45 31.【2025版...
注:以下为个人总结机器学习知识图谱,来源参考《机器学习》西瓜书、《深度学习》Udacity、《机器学习》Coursera等。
#百度ai 开源ai#神经网络 #深度学习 强化学习算法训练#四足机器人 #机器狗 #赵哥说3d #机器学习 - 赵哥说3d于20211010发布在抖音,已经收获了264.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一、机器学习常用的开源框架和库 1. Scikit-learn 2. Mahout 3. MLlib / spark.ml 4. 其他 二、深度学习常用的开源框架和库 1. TensorFlow 2. Keras 3. PyTorch 4. Caffe 5. 其他 三、强化学习常用的开源框架和库 1. OpenAI Gym 2. OpenAI Baseline ...
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机器学习[1]是实现人工智能的重要技术,采用算法解析观测到的大量数据,从中学习出更具一般性的规律,然后对真实世界中的事件作出预测。典型的机器学习算法包括决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机[2]、朴素贝叶斯等。机器学习领域有一个经典共识,即数据和特征决定了机器学习性能的上限,而模型和算法只是不断朝着这个...